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Box Tidwell für logistische Regression

Hallo JMP-Gemeinde,

Eine der Annahmen der logistischen Regression ist die Linearität von Variablen und logarithmischen Quoten. Ich habe jedoch immer noch nicht herausgefunden, wie ich dies in JMP testen kann. Der spezifische Test, den ich anderswo gesehen habe, ist der Box-Tidwell-Test. Gibt es eine Möglichkeit, diesen Test auf JMP zu bekommen? Gibt es andernfalls eine andere Möglichkeit, die Linearität eines logistischen Regressionsmodells zu testen?

Vielen Dank!

Dieser Beitrag wurde ursprünglich in English (US) geschrieben und wurde zu Ihrer Bequemlichkeit übersetzt. Wenn Sie antworten, wird es auch in English (US) übersetzt.

3 Comments
Sarah-Sylvestre
Staff
Status changed to: Acknowledged

Hi @aande2, thank you for your suggestion! We have captured your request and will take it under consideration.

SamGardner
Level VII
Status changed to: Investigating
 
SamGardner
Level VII
Status changed to: Not Planned For Now

Hello @aande2 after some research we have decided to not pursue this.  You can do this in JMP manually by adding in the interactions or each continuous term with its log transform. That is, if Logit(Y) = aX, then fit the model Logit(Y) = a X + b X*Ln(X).  If the parameter estimate for the X*Ln(X) effect is significant, then Logit(Y) is deemed not linearly dependent on X. 

 

Run this script to see how to do this:

 

dt=Open( "$SAMPLE_DATA/Ingots.jmp" );

// Logistic regression model
dt << Fit Model(
	Freq( :count ),
	Y( :ready ),
	Effects( :heat, :soak ),
	Personality( "Nominal Logistic" ),
	Run( Likelihood Ratio Tests( 1 ), Wald Tests( 0 ) )
);

// model with Box Tidwell effects
dt <<Fit Model(
	Y( :ready ),
	Effects( :heat, :soak, :heat * :"Log[heat]"n, :soak * :"Log[soak]"n ),
	Target Level( "Ready" ),
	Personality( "Nominal Logistic" ),
	Run( Likelihood Ratio Tests( 1 ), Wald Tests( 0 ) )
);